Optimal Activation Function in Long Short-Term Memory Networks for Dynamics Modeling of Hydraulic Systems

본 논문은 유압 시스템의 동적 모델을 학습하는 과정에서 장단기 기억 신경망 기반의 최적 활성화 함수를 제시한다. 학습에 필요한 데이터는 유압 시스템의 수학적 모델에 근간하여 구축된 시뮬레이션 환경을 통해 취득하였으며, 취득된 데이터를 기반으로 시그모이드, 정류 선형 유닛, 하이퍼볼릭 탄젠트 그리고 스위시와 같은 잘 알려진 활성화 함수를 장단기 기억 신경망에 적용하여 활성화 함수에 따른 학습 적중률을 비교·평가하였다. 나아가, 유압 시스템과 동역학적 유사성을 공유하는 공압 시스템의 실험 데이터를 활용한 추가 검증을 통해 해당 결과의 신뢰성을 검증하였다.